Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.14
no.2
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pp.105-118
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2019
New manufactural innovation was generated with combination with Do It Yourself(DIY) culture and Information and Communication Technology(ICT). It led people to make their creative idea in real things and share them. This social movement has been called as 'Maker' culture. As maker culture was developed, the places named 'Makerspace' with high-tech equipment and sharing environment have been widely spread and gotten spotlight. Futhermore, makerspaces have been diffused rapidly in Korea; because of its importance for the fourth industrial revolution. However, the operation of makerspaces is not matured as much as its popularity, so problems occurred in operating aspects. The number of related studies is not enough to foster domestic maker culture in Korea. Of that, studies on operation of makerspaces were limited and the quantity of survey sample was insufficient. Therefore, firstly, in this study, operation elements of makerspaces were extracted by literature review. And, survey for examining the extracted elements was conducted to four policy makers and researchers, four makerspace operators and four makers. Final survey was carried out by Importance-Performance Analysis(IPA) method to fifty recipients composed of policy makers and researchers, operators, and makers. In result, importance located above performance in every elements and in-depth interview was followed to understand domestic surroundings and suggest way to invigorate makerspaces in Korea. The suggestion shows as follows. First, online and offline platform for makers should be expanded; second, makerspace should connect private sponsorship with makers or their projects; third, policy direction has to be improved from venturing business to diffusion of maker culture; fourth, basic maker education should be enlarged.
Recently, Interest in the restoration and 3D reconstruction of cultural properties due to the fire of Notre Dame Cathedral on April 15, 2019 has been focused once again after the 2008 Sungnyemun fire incident in South Korea. In particular, research to restore and reconstruct the actual measurement of cultural properties using LiDAR(Light Detection and ranging) and conventional surveying, which were previously used, using various 3D reconstruction technologies, is being actively conducted. This study acquires data using unmanned aerial imagery of UAV(Unmanned Aerial Vehicle), which has recently established itself as a core technology in the era of the 4th industrial revolution, and the existing CRP(Closed Range Photogrammetry) and terrestrial LiDAR scanning for the Recumbent Buddha of Unju Temple. Then, the 3D reconstruction was performed with three fusion models based on SfM(Structure-from-Motion), and the reproducibility and accuracy of the models were compared and analyzed. In addition, using the best fusion model among the three models, the relationship with the Polar Star(Polaris) was confirmed based on the real world coordinates of the Recumbent Buddha, which contains the astronomical history of Buddhism in the early 11th century Goryeo Dynasty. Through this study, not only the simple external 3D reconstruction of cultural properties, but also the method of reconstructing the historical evidence according to the type and shape of the cultural properties was sought by confirming the historical evidence of the cultural properties in terms of spatial information.
In this paper, the method of analyzing the unformatted data of consumers accumulated on social networks in the era of the Fourth Industrial Revolution by utilizing data from the service design and social psychology aspects was proposed. First, the fandom phenomenon, which shows subjective and collective behavior in a space on a social network rather than physical space, was defined from a data service perspective. The fandom model has been transformed into a collective level of customer Persona that has been analyzed at a personal level in traditional service design, and social network analysis that analyzes consumers' big data has been presented as an efficient way to pattern and visually analyze it. Consumer data collected through social leasing were pre-processed by column based on correlation, stability, missing, and ID-ness. Based on the above data, the company's brand strategy was divided into active and passive interventions and the effect of this strategic attitude on the growth direction of the consumer's fandom community was analyzed. To this end, the fandom model of consumers was proposed by dividing it into four strategies that the brand strategy had: stand-alone, decentralized, integrated and centralized, and the fandom shape of consumers was proposed as a growth model analysis technique that analyzes changes over time.
Core technologies that lead the Fourth Industrial Revolution era, such as artificial intelligence, big data, and autonomous driving, are implemented and serviced through the rapid development of computing power and hyper-connected networks based on the Internet of Things. In this paper, we implement two different models for drivable area segmentation in various environment, and propose a better model by comparing the results. The models for drivable area segmentation are using DeepLab V3+ and Mask R-CNN, which have great performances in the field of image segmentation and are used in many studies in autonomous driving technology. For driving information in various environment, we use BDD dataset which provides driving videos and images in various weather conditions and day&night time. The result of two different models shows that Mask R-CNN has higher performance with 68.33% IoU than DeepLab V3+ with 48.97% IoU. In addition, the result of visual inspection of drivable area segmentation on driving image, the accuracy of Mask R-CNN is 83% and DeepLab V3+ is 69%. It indicates Mask R-CNN is more efficient than DeepLab V3+ in drivable area segmentation.
Open source is a key growth engine of the 4th industrial revolution, and the continuous development and use of various algorithms for image processing is expected. The purpose of this study is to examine the effectiveness of the UAS image processing open source based algorithm by comparing and analyzing the water reproduction and moving object filtering function and the time required for data processing in 3D reproduction. Five matching algorithms were compared based on recall and processing speed through the 'ANN-Benchmarks' program, and HNSW (Hierarchical Navigable Small World) matching algorithm was judged to be the best. Based on this, 108 algorithms for image processing were constructed by combining each methods of triangulation, point cloud data densification, and surface generation. In addition, the 3D reproduction and data processing time of 108 algorithms for image processing were studied for UAS (Unmanned Aerial System) images of a park adjacent to the sea, and compared and analyzed with the commercial image processing software 'Pix4D Mapper'. As a result of the study, the algorithms that are good in terms of reproducing water and filtering functions of moving objects during 3D reproduction were specified, respectively, and the algorithm with the lowest required time was selected, and the effectiveness of the algorithm was verified by comparing it with the result of 'Pix4D Mapper'.
In ocean field, the spread of the Fourth Industrial Revolution based on information and communication technology requires high precision and stable PNT&D (Position, Navigation, Timing and Data). As the IMO (International Maritime Organization) and IALA (The International Association of Marine Aids to Navigation and Lighthouse Authorities) are requiring backup systems due to mitigate vulnerabilities and the increase of dependency on GNSS (Global Navigation Satellite System), Korea is conducting a research & development of R-Mode. An DGPS (Differentiate Global Positioning System) reference station that uses MF, an existing maritime infrastructure, and AIS (Automatic Identification System) base stations that use 34 integrity station and VHF will be utilized in this study to avoid redundant investment. Because there are radio shadow areas that display low signal levels in the west sea, the establishment of new R-Mode reference and integrity station will be intended to resolve problems regrading the radio shadow area. Because the frequency has a characteristic in that radio wave transmits well along the ground (water surface) in low frequency band, simulation and measurement were conducted therefore this paper to propose candidate sites for R-Mode reference and integrity station resulted through p wave's propagation characteristics analysis. Using this paper, R-Mode reference and integrity station can be established at appropriate locations to resolve radio shadow areas in other regions.
With the recent 4th Industrial Revolution, the growth and value of big data are continuously increasing, and the government is also actively making efforts to open and utilize public data. However, the situation still does not reach the level of demand for public data use by citizens, At this point, it is necessary to identify research trends in the public data field and seek directions for development. In this study, in order to understand the research trends related to public data, the analysis was performed using topic modeling, which is mainly used in text mining techniques. To this end, we collected papers containing keywords of 'Public data' among domestic and foreign research papers (1,437 domestically, 9,607 overseas) and performed topic modeling based on the LDA algorithm, and compared domestic and foreign public data research trends. After analysis, policy implications were presented. Looking at the time series by topic, research in the fields of 'personal information protection', 'public data management', and 'urban environment' has increased in Korea. Overseas, it was confirmed that research in the fields of 'urban policy', 'cell biology', 'deep learning', and 'cloud·security' is active.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.67-74
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2021
Ground Operations Command (GOC) has studied various methods using artificial intelligence (AI) in order to accomplish ground missions more effectively and to strongly respond to variable strategic situations with advancements in fourth industrial revolution technology. As the result of various literature reviews, PEST-7S-SWOT is considered the most appropriate methodology for promoting strategies and for task development. These procedures consist of three stages. Phase 1 is analysis of external environmental factors from applying PEST procedures. We analyzed external environmental factors to determine opportunities and risk factors. Phase 2 is the analysis of internal environmental factors from applying 7S strategies. We analyzed the current state of an organization to find strengths and weaknesses. Phase 3 is SWOT analysis. It is based on the opportunities and risk factors from Phase 1 and the strength and weakness factors from Phase 2. We derive promotional strategies and tasks through SWOT analysis. In this study, four strategies and 11 tasks were derived for GOC AI systems. Those are promotion of policies and systems, reinforcing organizations, building an AI base, increasing expertise and capabilities, and validating PEST-7S-SWOT methodologies.
As the 'hyper-connected society' has emerged through the 'Fourth Industrial Revolution, public interests as well as social dangers have increased. Above all, the risk of infringement of information, including confidential personal information, is dramatically increasing. As the hyper-connected society has been realized, even if only one of the internet devices is hacked, there would be a danger that the ripple effect of such a hacking spreads to the whole network. Therefore, the necessity and importance of information security, including cybersecurity, has been increasing. In other words, the stability of cyberspace and internet space is becoming more important. As a result, the Korean government is seeking to build a legal system related to information security, which would be able to cope with the information infringement problem in the hyper-connected society. However, it seems that the government is still struggling with the direction of building such a legal system. In this context, a comparative review examining the legal systems of advanced foreign countries will provide meaningful implications as to what kinds of legal policies we should devise and implement for information security. In particular, the U.S. legislative act that actively responds to the cybersecurity violations is worthy of reference. For this reason, this article systematically analyzes the current status of the U.S. cybersecurity laws. Especially, this article focuses on the "Cybersecurity Information Sharing Act of 2015"(hereinafter "CISA"), that was recently enacted by the U.S. congress. The CISA prescribes the systemic and detailed information-sharing between national and private entities. The CISA, that actively promotes information-sharing, is full of suggestions for us, in that information-sharing is an effective way to properly realize information security in today's hyper-connected society.
Various competencies such as critical thinking, systems thinking, problem solving competence, communication skill, and data literacy are likely to be required in the 4th industrial revolution. The competency regarding data literacy is one of those competencies. To nurture citizens who will live in the future, it is timely to consider research on teacher education for supporting teachers' development of statistical thinking as well as statistical knowledge. Therefore, in this study we developed and implemented a data analysis project for pre-service teachers to understand their changes in statistical knowledge in addition to their experiences of data-driven decision making process that required them utilizing their statistical thinking. We used a mixed method (i.e., sequential explanatory design) research to analyze the quantitative and qualitative data collected. The findings indicated that pre-service teachers have low knowledge level of their understanding on the relationship between population means and sample means, and estimation of the population mean and its interpretation. When it comes to the data-driven decision making process, we found that the pre-service teachers' experiences varied even when they worked as a small group for the project. We end this paper by presenting implications of the study for the fields of teacher education and statistics education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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